關(guān)于人臉關(guān)鍵點檢測的若干問題研究
發(fā)布時間:2021-06-13 04:29
人臉關(guān)鍵點相關(guān)算法研究是計算機視覺中的經(jīng)典問題之一,其中人臉關(guān)鍵點檢測是人臉分析過程中的重要環(huán)節(jié);跍蚀_的關(guān)鍵點檢測結(jié)果,可以實現(xiàn)人臉姿態(tài)估計、表情分析、美妝特效等應(yīng)用。人臉關(guān)鍵點數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練關(guān)鍵點檢測器的基礎(chǔ),且檢測器的性能很大程度上依賴于關(guān)鍵點標注的準確性,所以對傳統(tǒng)標注方式進行改進使其更加靈活高效就具有十分重要的意義。另一方面,經(jīng)過多年發(fā)展,人臉關(guān)鍵點檢測算法的研究場景已經(jīng)從簡單的受控環(huán)境發(fā)展到復(fù)雜的非受控環(huán)境,隨之帶來了一系列挑戰(zhàn),如姿態(tài)表情變化、光照、遮擋以及低分辨率等,這些都成為制約人臉關(guān)鍵點算法性能提升的巨大障礙。本文對人臉關(guān)鍵點的標注、檢測、應(yīng)用三個方面進行了深入研究,通過一系列改進算法解決了現(xiàn)有方法中的若干問題。本文的主要貢獻如下:1.設(shè)計并開發(fā)了一種基于三維輔助模型的多模式人臉關(guān)鍵點標注平臺,實現(xiàn)人臉關(guān)鍵點的快速、準確標注。該平臺通過對人臉圖像進行三維可變模型擬合,完成了基于三維輔助信息監(jiān)督的關(guān)鍵點粗標注;并將圖像邊緣作為目標模板點對當前關(guān)鍵點進行配準完成關(guān)鍵點的精標注。該平臺提供了不同的標注模式,可幫助標注人員實現(xiàn)流程化的高效標注,并建立自定義數(shù)據(jù)集。2.分析了...
【文章來源】:東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
由人臉關(guān)鍵點定義的人臉形狀(左)及已標注關(guān)鍵點的樣本圖像(右)
咝曰毓櫸匠湯唇?鋪荻認陸搗較潁???基于學(xué)習(xí)的擬合方法通常很快但可能不夠精確。近年來,基于AAM算法的拓展算法在無約束場景下的人臉對齊任務(wù)中相較傳統(tǒng)的AAM取得了更好的效果?傮w來說,這些算法從以下三個方面進行了改進:1)無約束的訓(xùn)練數(shù)據(jù)[15];2)更為魯棒的圖像表示[16][17];3)具有更好的魯棒性且快速的擬合策略[15][16]。盡管如此,AAM算法仍存在許多不足:1)采用整體外觀模型,不易處理遮擋情況;2)在無約束場景下對外觀模型進行建模,所以外觀系數(shù)的維度會很高,導(dǎo)致AAMs難于優(yōu)化且易陷入局部最小值。圖1-3約束局部模型LinearRegressionNonlinearRegression
8點關(guān)鍵點標注定義[61]
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Haar分類器和AAM算法的人臉基準點定位[J]. 程培培,陳典典,馬軍山. 光學(xué)儀器. 2018(06)
[2]深度回歸網(wǎng)絡(luò)下的人臉對齊方法[J]. 馮文祥,文暢,謝凱,賀建飚. 計算機工程與設(shè)計. 2018(07)
[3]基于Canny-AAM的人臉特征定位算法[J]. 顏麗,谷學(xué)靜. 湖南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(02)
[4]基于深度學(xué)習(xí)的證件照人臉識別方法[J]. 張曉林,范宇,劉惟錦,王春華. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(05)
[5]基于CLM的人臉特征點檢測[J]. 曾啟飛,姚劍. 黑龍江科技信息. 2017(09)
碩士論文
[1]基于魯棒損失人臉對齊與雙目測距的活體檢測[D]. 李依哲.山東大學(xué) 2018
[2]人臉特征點定位方法的研究[D]. 盧青.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[3]人臉特征點定位及應(yīng)用[D]. 劉治中.北京郵電大學(xué) 2018
[4]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉特征點檢測的研究[D]. 陳凌宇.廈門大學(xué) 2017
[5]基于兩階段定位模型的人臉對齊算法研究[D]. 王峰.浙江大學(xué) 2017
本文編號:3226997
【文章來源】:東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
由人臉關(guān)鍵點定義的人臉形狀(左)及已標注關(guān)鍵點的樣本圖像(右)
咝曰毓櫸匠湯唇?鋪荻認陸搗較潁???基于學(xué)習(xí)的擬合方法通常很快但可能不夠精確。近年來,基于AAM算法的拓展算法在無約束場景下的人臉對齊任務(wù)中相較傳統(tǒng)的AAM取得了更好的效果?傮w來說,這些算法從以下三個方面進行了改進:1)無約束的訓(xùn)練數(shù)據(jù)[15];2)更為魯棒的圖像表示[16][17];3)具有更好的魯棒性且快速的擬合策略[15][16]。盡管如此,AAM算法仍存在許多不足:1)采用整體外觀模型,不易處理遮擋情況;2)在無約束場景下對外觀模型進行建模,所以外觀系數(shù)的維度會很高,導(dǎo)致AAMs難于優(yōu)化且易陷入局部最小值。圖1-3約束局部模型LinearRegressionNonlinearRegression
8點關(guān)鍵點標注定義[61]
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Haar分類器和AAM算法的人臉基準點定位[J]. 程培培,陳典典,馬軍山. 光學(xué)儀器. 2018(06)
[2]深度回歸網(wǎng)絡(luò)下的人臉對齊方法[J]. 馮文祥,文暢,謝凱,賀建飚. 計算機工程與設(shè)計. 2018(07)
[3]基于Canny-AAM的人臉特征定位算法[J]. 顏麗,谷學(xué)靜. 湖南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(02)
[4]基于深度學(xué)習(xí)的證件照人臉識別方法[J]. 張曉林,范宇,劉惟錦,王春華. 計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(05)
[5]基于CLM的人臉特征點檢測[J]. 曾啟飛,姚劍. 黑龍江科技信息. 2017(09)
碩士論文
[1]基于魯棒損失人臉對齊與雙目測距的活體檢測[D]. 李依哲.山東大學(xué) 2018
[2]人臉特征點定位方法的研究[D]. 盧青.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[3]人臉特征點定位及應(yīng)用[D]. 劉治中.北京郵電大學(xué) 2018
[4]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉特征點檢測的研究[D]. 陳凌宇.廈門大學(xué) 2017
[5]基于兩階段定位模型的人臉對齊算法研究[D]. 王峰.浙江大學(xué) 2017
本文編號:3226997
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